36
BAB III
METODE PENELITIAN
Pada bab ini, peneliti membahas lebih lanjut mengenai metode penelitian yang dipilih oleh peneliti dalam melakukan penelitian. Pada bab ini mencakup objek penelitian, desain penelitian, variabel penelitian, teknik pengumpulan data, teknik pengambilan sampel, dan teknik analisis data yang digunakan dalam pengujian hipotesis.
A. Objek Penelitian
Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2017-2020 dengan menggunakan data dari laporan tahunan dan laporan keuangan yang diperoleh melalui situs resmi BEI www.idx.co.id. Laporan keuangan perusahaan manufaktur akan digunakan sebagai sumber informasi untuk memperoleh data leverage, komite audit, intensitas modal dan profitabilitas.
Perusahaan manufaktur merupakan industri terbesar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sehingga perusahaan manufaktur digunakan dalam penelitian ini. Peneliti menggunakan objek perusahaan manufaktur karena manufaktur merupakan sektor terbesar dalam Bursa Efek Indonesia sehingga informasi yang diperoleh peneliti lebih tepat.
B. Desain Penelitian
Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menurut (Cooper dan Schindler, 2017:127) adalah sebagai berikut :
1. Berdasarkan tingkat perumusan masalah
Berdasarkan tingkat perumusan masalah, penelitian ini termasuk dalam kategori studi formal (formalized study), di mana studi ini dimulai dengan hipotesis-hipotesis dan pertanyaan- pertanyaan penelitian.
37 2. Berdasarkan metode pengumpulan data
Penelitian ini termasuk dalam kategori studi pengamatan (observational studies). Hal ini dikarenakan peneliti mengumpulkan data-data perusahaan sampel dengan cara mengamati dan mencatat informasi dari laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur yang listing di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2017-2020.
3. Berdasarkan pengendalian kontrol variabel oleh peneliti
Penelitian ini dikatakan sebagai penelitian ex post facto, di mana peneliti tidak memiliki control untuk memanipulasi variabel. dan peneliti hanya melaporkan apa yang telah terjadi atau tidak terjadi.
4. Berdasarkan tujuan penelitian
Penelitian ini tergolong penelitian kausal (causal explanatory) karena penelitian ini berkaitan dengan pertanyaan “pengaruh” dan “seberapa besar pengaruh” variabel independen terhadap variabel dependen.
5. Berdasarkan dimensi waktu
Penelitian ini dikelompokkan sebagai studi gabungan antara studi-studi crosssection dengan time series. Cross-sectional adalah data yang dikumpulkan pada waktu dan tempat tertentu saja, umumnya mencerminkan beberapa fenomena dalam satu kurun waktu saja (at one point in time), sedangkan times series mempelajari sampel dalam jangka waktu tertentu yaitu 4 tahun (2017-2020).
6. Berdasarkan ruang lingkup topik penelitian
Penelitian ini merupakan studi statistik (statistic studies) karena karakteristik sampel dan hipotesis dalam penelitian ini akan diuji secara kuantitatif dengan menggunakan uji statistik.
38 7. Berdasarkan lingkungan penelitian
Penelitian ini termasuk penelitian lapangan, karena data-data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari kejadian yang terjadi dibawah kondisi lingkungan yang nyata atau bukan merupakan simulasi. Dalam penelitian ini, perusahaan yang digunakan sebagai sampel merupakan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
8. Kesadaran Presepsi Partisipan
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang telah disediakan, maka penelitian ini tidak menyebabkan penyimpangan yang berarti bagi partisipan dalam melakukan kegiatan rutin sehari-hari.
C. Variabel Penelitian
Terdapat 2 (dua) pembagian dalam variabel – variabel yang diteliti dalam penelitian ini, yaitu variabel dependen/terikat dan variabel independen/bebas:
1. Variabel Dependen
Variabel dependen/terikat adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain dan tidak dapat berdiri sendiri. Variabel dependen merupakan hasil dari variabel independen/bebas. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Tax Avoidance (Penghindaran Pajak). Penghindaran pajak merupakan salah satu usaha yang dilakukan oleh wajib pajak untuk menghindari pajak, yaitu penggunaan metode hukum untuk meminimalkan jumlah beban pajak penghasilan terhutang oleh individu atau badan.
Penghindaran pajak atau tax avoidance dapat dihitung menggunakan formula ETR (Effective Tax Rate) perusahaan, yaitu beban pajak penghasilan dibagi dengan laba sebelum pajak. Semakin besar ETR ini mengindikasikan semakin rendah tingkat penghindaran pajak perusahaan. Adapun rumus perhitungan ETR yaitu:
39
𝐸𝑇𝑅 = 𝐵𝑒𝑏𝑎𝑛 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
2. Variabel Independen a. Leverage
Leverage (struktur utang) merupakan rasio yang menunjukkan besarnya utang untuk membiayai asset perusahaan tersebut. Penambahan jumlah utang akan mengakibatkan munculnya beban bunga yang harus dibayar oleh perusahaan. Komponen beban bunga akan mengurangi laba sebelum kena pajak perusahaan, sehingga beban pajak yang harus dibayar perusahaan akan menjadi berkurang. Debt to Total Asset Ratio (DAR) dapat menjadi salah satu cara menghitung tingkat leverage, karena dapat mengukur seberapa besar jumlah aset yang dibiayai dengan total utang perusahaan. Menurut Kasmir (2018), leverage diukur dengan rumus berikut:
𝐷𝐴𝑅 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 b. Komite Audit
Tugas dan fungsi komite audit adalah mengawasi tata kelola perusahaan dan mengawasi audit eksternal atas laporan keuangan perusahaan. Komite audit dibentuk oleh dewan komisaris sehingga komite audit bertanggung jawab kepada dewan komisaris.
Komite audit beranggotakan sekurang-kurangnya tiga orang. Komite audit sebagai mekanisme monitoring yang dapat meningkatkan fungsi audit untuk pelaporan eksternal perusahaan. Para dewan perusahaan sering memberikan tanggung jawab kepada komite audit terhadap kesalahan pelaporan keuangan agar laporan keuangan dapat dipercaya (relevant dan realialible). Oleh karena itu, komite audit dapat mengawasi mekanisme yang dapat memperbaiki kualitas informasi bagi pemilik perusahaan dan manejemen perusahaan, karena kedua belah pihak tersebut memiliki level informasi yang berbeda.
40
Berdasarkan Surat Ederan BEJ, SE-008/BEJ/12-2001 dalam Jeffrio (2011), keanggotaan komite audit terdiri dari sekurang-kurangnya 3 orang termasuk ketua komite audit. Komite audit diukur dengan rumus :
𝐾𝑜𝑚𝑖𝑡𝑒 𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡 = ⅀𝐴𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 𝐾𝑜𝑚𝑖𝑡𝑒 𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡 c. Intensitas Modal
Tugas serta fungsi komite audit adalah untuk mengawasi tata kelola perusahaan dan mengawasi audit eksternal atas laporan keuangan perusahaan. Dewan komisaris membentuk komite audit sehingga komite audit bertanggung jawab kepada dewan komisaris. Komite audit beranggotakan sekurang-kurangnya tiga orang. Komite audit menjadi mekanisme monitoring yang bisa meningkatkan fungsi audit dalam pelaporan eksternal perusahaan. Para
dewan perusahaan memberikan tanggung jawab kepada komite audit terhadap kesalahan pelaporan keuangan sehingga laporan keuangan dapat dipercaya (relevant dan realialible).
Oleh karena itu, komite audit dapat mengawasi mekanisme yang dapat memperbaiki kualitas informasi bagi pemilik perusahaan dan manejemen perusahaan, karena kedua belah pihak tersebut memiliki level informasi yang berbeda.
Dengan meningkatnya aset tetap perusahaan maka dapat meningkatkan produktivitas perusahaan sehingga penghasilan perusahaan juga meningkat. Kepemilikan aset tetap yang tinggi akan menghasilkan beban penyusutan yang tinggi pula, sehingga laba menjadi turun dan beban pajak perusahaan menjadi turun juga. Jadi dengan tingginya jumlah aset yang dimiliki perusahaan dapat mendorong perusahaan melakukan tindakan penghindaran pajak.
Rasio intensitas modal dapat diukur dengan jumlah modal yang ditanamkan suatu bisnis untuk menghasilkan pendapatan. Intensitas modal dapat diukur dengan:
𝐶𝐼𝑅 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑠𝑒𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛
41 d. Profitabilitas
Rasio Profitabilitas adalah rasio yang digunakan untuk menilai kemampuan perusahaan dalam mencari laba atau keuntungan. Rasio ini juga dapat memberikan penjelasan ukuran tingkat efektifitas manajemen pada suatu perusahaan (Kasmir, 2018).
Semakin tinggi profitabilitas perusahaan maka menggambarkan bahwa perusahaan berjalan semakin baik. Profitabilitas merupakan indikator baik buruknya perusahaan dalam mengelola perusahaan untuk menghasilkan laba.
Profitabilitas memiliki beberapa cara untuk mengukur hal tersebut, salah satunya Return on Asset (ROA). ROA menghasilkan persentase dengan membandingkan antara pendapatan bersih setelah pajak dengan total aset perusahaan. ROA diharapkan dapat mengidentifikasi tax avoidance yang kemungkinan dilakukan perusahaan. Semakin besar ROA suatu perusahaan, berarti semakin efisien aktiva yang digunakan dan menghasilkan laba yang lebih besar. Sebaliknya, ROA yang negatif, mengindikasikan perusahaan tersebut mengalami kerugian dalam laporan keuangannya. ROA dirumuskan sebagai berikut:
𝑅𝑂𝐴 =𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
42
Tabel 2 - 3.1 Operasionalisasi Variabel
No Variabel Jenis Indikator Rumus Skala
1 Penghindaran Pajak Dependen ETR Beban Pajak
Penghasilan/ Laba Sebelum Pajak
Nominal
( 0 = Tidak melakukan penghindaran pajak , 1 = Melakukan Penghindaran pajak)
2 Leverage Independen DAR Total Utang / Total
Aset
Rasio
3 Komite Audit Independen KA Jumlah Anggota
Komite Audit
Rasio
4 Intensitas Modal Independen CIR Jumlah Aset / Jumlah
Pendapatan
Rasio
5 Profitabilitas Independen ROA Laba Setelah Pajak / Total Aset
Rasio
43 D. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode observasi, yaitu pengamatan terhadap data sekunder, yang terdiri dari:
1) Data laporan keuangan tahunan yang termasuk dalam perusahaan manufaktur periode tahun 2017-2020 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
2) Data mengenai jumlah utang, jumlah aset, beban pajak penghasilan, jumlah pendapatan, laba sesudah pajak dan laba setelah pajak pada perusahaan yang terdapat dalam laporan keuangan tahunan perusahaan yang telah diaudit.
3) Data jumlah komite audit pada perusahaan di Bursa Efek Indonesia tahun 2017- 2020.
E. Teknik Pengumpulan Sampel
Teknik pengumpulan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah non- probability sampling dengan metode purposive sampling. Non-probability sampling adalah
teknik sampling yang tidak memberi peluang atau kesempatan yang sama untuk seluruh anggota populasi yang akan dipilih menjadi sampel. Sedangkan metode purposive sampling atau dapat disebut juga judgmental sampling adalah pengambilan sampel yang didasari oleh kriteria atau penilaian tertentu. Metode ini digunakan untuk lebih memudahkan peneliti dalam mengkaji obyek ataupun situasi sosial yang diteliti. Adapun beberapa kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2020.
Penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur karena perusahaan manufaktur melakukan aktivitas secara menyeluruh di berbagai aspek.
2) Perusahaan IPO selama tahun 2017 – 2020.
3) Laporan keuangan perusahaan yang telah melalui proses audit.
Agar data yang diambil dapat dipercaya validitasnya.
44
4) Laporan keuangan disajikan dalam mata uang rupiah.
Dalam penelitian ini menggunakan laporan keuangan perusahaan yang disajikan dalam mata uang rupiah karena mata uang asing memiliki nilai nominal yang flukuatif atau berubah ubah.
5) Laba tidak negatif atau rugi
Perusahaan yang berlaba negatif menunjukkan bawah perusahaan tersebut tidak dapat mengelola asetnya dengan baik.
6) Perusahaan dengan ketersediaan data yang sesuai untuk kebutuhan tiap variable yang diteliti.
Tabel 3- 3.2 Prosedur Pemilihan Sampel
No Keterangan Jumlah Perusahaan
1 Perusahaan manufaktur terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode 2020
195 Perusahaan
2 Perusahaan yang mengalami IPO pada tahun 2017 – 2020
(52 Perusahaan)
3 Perusahaan yang menerbitkan laporan keuangan tahunan yang telah diaudit
(8 Perusahaan)
4 Perusahaan dengan laporan keuangan tidak dalam mata uang rupiah
(12 Perusahaan)
5 Perusahan yang mengalami kerugian (58 Perusahaan) 7 Perusahaan yang tidak memiliki ketersediaan data
yang dibutuhkan
(15 Perusahaan)
45
No Keterangan Jumlah Perusahaan
8 Perusahaan yang termasuk dalam kriteria penelitian 50 Perusahaan 9 Total Data Amatan
(50 Perusahaan × 4 Tahun)
200 Data amatan
F. Teknik Analisis Data
Metode dan analisis dalam pengelolahan data dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis kuantitatif. Teknik analisis kuantitatif dilakukan dengan cara menganalisis permasalahan yang diwujudkan dengan data yang dapat dijelaskan secara kuantitatif. Teknik analisis data yang digunakan peneliti dalam penelitian ini adalah Regresi Logistik. Regresi Logistik digunakan karena variabel terikatnya nonmetric (pengukuran nominal).
1. Uji Kesamaan Koefisien
Penelitian ini menggunakan data time series dan cross-sectional, maka diperlukan pengujian untuk mengetahui apakah pooling data dapat dilakukan. Pengujian ini disebut dengan comparing two regression: the dummy variable approach . Hal ini dikarenakan, data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penelitian yang menggabungkan data selama 3 tahun (cross sectional) dengan time series (pooling). Adapun langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut :
a. Bentuk variabel dummy untuk tiga tahun yang diteliti : Tahun 2017 = 0, tahun 2018 =1 , 2019 = 1 dan tahun 2020 = 1.
b. Regresikan dengan variabel lain.
c. Lihat hasil uji koefisien regresinya :
(1) Jika nilai sig < α (0,05), artinya signifikan, maka data tidak dapat di-pool
46
(2) Jika nilai sig > α (0,05), artinya tidak signifikan, maka data dapat di-pool Berikut adalah model pengujiannya :
𝐿𝑛(𝑇𝐴) = 𝛽0 + 𝛽1𝐷𝐴𝑅 + 𝛽2𝐾𝐴 + 𝛽3𝐶𝐼𝑅 + 𝛽4𝑅𝑂𝐴 + 𝛽5𝐷1 + 𝛽6𝐷2 + 𝛽7𝐷3 + 𝛽8𝐷𝐴𝑅𝐷1+ 𝛽9𝐾𝐴𝐷1+ 𝛽10𝐶𝐼𝑅𝐷1+ 𝛽11𝑅𝑂𝐴𝐷1+ 𝛽12𝐷𝐴𝑅𝐷2
+ 𝛽13𝐾𝐴𝐷2+ 𝛽14𝐶𝐼𝑅𝐷2+ 𝛽15𝑅𝑂𝐴𝐷2+ 𝛽16𝐷𝐴𝑅𝐷3+ 𝛽17𝐾𝐴𝐷3 + 𝛽18𝐶𝐼𝑅𝐷3+ 𝛽19𝑅𝑂𝐴𝐷3+ 𝜀
Keterangan :
D1 : Variabel Dummy (nilai 1 untuk Tahun 2018, nilai 0 untuk tahun 2017, 2019 dan 2020)
D2 : Variabel Dummy (nilai 1 untuk Tahun 2019, nilai 0 untuk tahun 2017, 2018 dan 2020)
D3 : Variabel Dummy (nilai 1 untuk Tahun 2020, nilai 0 untuk tahun 2017, 2018 dan 2019)
TA : Tax Avoidance DAR : Leverage KA : Komite Audit CIR : Intensitas Modal
ROA : Profitabilitas β0 : Konstanta
β1-β19: Koefisien Regresi ε : Error
47
Langkah-langkah yang dapat dilakukan dengan membandingkan nilai Uji Wald (Sig- Wald) perkalian variabel independen dengan D1, D2, dan D3 dengan nilai alpha (α=5%) dengan periode penelitian tiga tahun. Kriteria untuk pengambilan keputusan uji kesamaan koefisien adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai Uji Wald (Sig-Wald) > 0,05 berarti tidak signifikan, maka tidak terdapat perbedaan koefisien dan terima Ho, yang berarti pooling data dapat dilakukan.
b. Jika nilai Uji Wald (Sig-Wald) < 0,05 berarti signifikan, maka terdapat perbedaan koefisien dan tolak Ho, yang berarti pooling data tidak dapat dilakukan.
2. Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali (2018:19), statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dapat dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varians, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness. Dalam penelitian ini akan dibahas deskripsi umum untuk variabel berupa mean, minimum, maksimum, modus, dan standar deviasi.
Mean digunakan untuk memperkirakan besar rata-rata populasi yang diperkirakan dari sampel. Modus digunakan untuk mengetahui jumlah frekuensi dalam hal ini membahas variabel. Maksimum dan minimum digunakan untuk melihat nilai tertinggi dan terendah pada sampel. Hal-hal ini perlu digunakan untuk melihat suatu gambaran secara keseluruhan dari sampel yang berhasil dikumpulkan dan memenuhi syarat untuk dijadikan sampel penelitian.
3. Uji Regresi Logistik
Konsep dasar regresi logisitik yang peneliti gunakan adalah data perusahaan manufaktur yang sudah melalui proses pemilihan sampel dengan jumlah perusahaan
48
sebanyak 50 perusahaan. Variabel dependen (terkait) dalam penelitian ini adalah Tax Avoidance, yang dinyatakan dengan variabel dummy, dimana kategori 1 (Satu) bagi perusahaan yang diindikasikan melakukan penghindaran pajak dan kategori 0 (Nol) bagi perusahaan yang tidak diindikasikan melakukan penghindaran pajak. Tahapan pengujian dengan analisis regresi logistik sebagai berikut :
a) Menguji Kelayakan Model Regresi (Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test) Ghozali (2018: 95), mengatakan untuk mengetahui kelayakan model regresi dapat dinilai dengan menggunakan Homser and Lameshow's Goodness of Fit Test. Homser and Lameshow's Goodness of Fit Test menguji dengan hipotesa sebagai berikut :
Ho : Model yang dihipotesiskan fit dengan data, berarti data observasi cocok atau sesuai dengan model (tidak ada perbedaan Antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit).
Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data.
Nilai goodness of fit test diukur dengan nilai Chi-Square. Dasar pengambilan keputusan untuk menilai kelayakan model regresi logistik:
b. Jika nilai signifikan Homser and Lameshow's Goodness of Fit Test sama dengan atau kurang dari α(0,05), maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga model Goodness of Fit tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya.
c. Jika nilai Homser and Lameshow's Goodness of Fit Test lebih besar dari α(0,05), maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya Ghozali (2018: 329).
49
b) Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Ghozali (2018: 328) mengatakan langka pertama menilai overall fit model terhadap data, terdapat beberapa uji statistik yang diberikan untuk menilai hal ini. Hipotesis untuk menilai model fit sebagai berikut :
Ho: Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha: Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Dari hipotesis ini jelas bahwa kita tidak akan menolak hipotesa nol supaya terjadi model fit dengan data. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi likelihood.
Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan data input. Untuk menuji hipotesis nol dan alternative, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Statistik -2LogL dapat juga digunakan untuk menentukan jika variabel bebas ditambahkan kedalam model agar lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data (apakah secara signifikan memperbaiki model fit). Penilaian keseluruhan model regresi menggunakan nilai -2LogL, jika terjadi penurunan dalam nilai - 2LogL pada blok kedua (block number=0), maka dapat disimpulkan bahwa model yang dihipotesiskan dalam penelitian ini fit dengan data.
c) Kriteria Pengujian Hipotesis (Uji Wald)
Menurut Harlan (2018), uji wald digunakan untuk menguji hasil hipotesis tiap variabel satu per satu, masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Hipotesis yang diuji adalah : (1) Hipotesis 1
H0 : β = 0, artinya variabel leverage tidak berpengaruh terhadap penghindaran pajak
H0 : β > 0, artinya variabel leverage berpengaruh positif terhadap penghindaran pajak
50 (2) Hipotesis 2
H0 : β = 0, artinya variabel komite audit tidak berpengaruh terhadap penghindaran pajak
H0 : β > 0, artinya variabel komite audit berpengaruh negatif terhadap penghindaran pajak
(3) Hipotesis 3
H0 : β = 0, artinya variabel intensitas modal tidak berpengaruh terhadap penghindaran pajak
H0 : β > 0, artinya variabel intensitas modal berpengaruh positif terhadap penghindaran pajak
(4) Hipotesis 4
H0 : β = 0, artinya variabel profitabilitas tidak berpengaruh terhadap penghindaran pajak
H0 : β > 0, artinya variabel profitabilitas berpengaruh positif terhadap penghindaran pajak
Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam pengujian hipotesis, pertama tingkat signifikan yang digunakan sebesar 5% (α= 0,05). Kedua jika nilai angka p-value pada kolom Sig < nilai α (α = 5%), maka terima Ho atau suatu variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Sedangkan, jika nilai p-value pada kolom Sig > nilai α (α = 5%), maka tolak Ho atau suatu variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
d) Model Regresi Logistik yang Terbentuk
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik (logistic regression) untuk melihat pengaruh Leverage, Komite Audit, Intensitas Modal, dan Profitabilitas terhadap Tax Avoidance pada Perusahaan Manufaktur pada tahun 2017-2020.
Model regresi dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
51
𝑇𝐴 = 𝛽0+ 𝛽1𝐷𝐴𝑅 + 𝛽2𝐾𝐴 + 𝛽3𝐶𝐼𝑅 + 𝛽4𝑅𝑂𝐴 + 𝜀
TA : Tax Avoidance DAR : Leverage KA : Komite Audit CIR : Intensitas Modal
ROA : Profitabilitas β0 : Konstanta
β1-β4 : Koefisien Regresi ε : Error
e) Koefisien Determinasi (Nagelkerke R square)
Cox dan Snell’s R square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likehood dengan nilai maksimum kurang dari 1 (satu) sehingga sulit diinterpretasikan. Nagelkerke’s R square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell R2 dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke’s R2 dapat diinterpretasikan seperti nilai R2 pada multiple regression Ghozali (2018: 328). Nilai yang kecil berarti kemampuan variabel- variabel independen dalam menjelaskan variabel-variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali (2018: 95).
Khusus untuk model regresi logistik, nilai koefisien determinasi dilihat pada nilai Nagelkerke R Square. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s R2
52
dengan nilai maksimumnya, dimana nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan dengan nilai R2 pada multiple regression (Ghozali, 2016). Jadi penjelasan secara ringkas yaitu:
(1) Nagelkerke R Square mendekati 0, berarti model regresi yang terbentuk tidak tepat untuk meramalkan Y.
(2) Nagelkerke R Square mendekati 1, berarti model regresi yang terbentuk bisa untuk meramalkan Y.
